ВУЗ:
Составители:
максимальные значения и приращение шага. Исходя из данной информа-
ции, Origin делает установленные шаги и отмечает число шагов при каж-
дом попадании данных. Помимо числа шагов, указываются некоторые ста-
тистические параметры для исходных данных.
Нормализация данных («Normalize»). Чтобы подвергать нормализации
набор данных или диапазон значений в наборе данных, выделите жела-
тельный столбец и выберите «Analysis : Normalize». Эта команда меню от-
крывает диалоговое окно «Normalizing Dataset». Диалоговое окно отобра-
жает минимумы и максимумы для выбранных значений и обеспечивает
текстовое поле, чтобы ввести числовое значение. Когда Вы нажимаете OK,
Origin делит все значения на введенное число (рис. 4.10).
Многократная регрессия («Multiple Regression»). Выбор пункта меню
«Analysis : Multiple Regression» (см. рис. 4.8) приводит к поиску коэффици-
ентов А и Вk в формуле Y = A + B1*X1 + B2*X2 + ... + Bk*Xk, если одна
колонка рабочего листа содержит независимую переменную X, а вторая –
зависимую переменную Y.
Сложные виды статистической обработки данных. В ORIGIN имеется
возможность использования таких видов статистической обработки дан-
ных, как t-test и ANOVA. Использование данных возможностей довольно
специфично, поэтому мы остановимся только на кратком описании данных
операций.
Рис. 4.9. Диалоговое окно для определения частотного индекса
Рис. 4.10. Диалоговое окно сглаживания с помощью FFT
ANOVA используется для одновременного сравнения средних в не-
скольких группах, при этом предполагается, что сравниваемые переменные
нормально распределены внутри групп и имеют одну и ту же дисперсию.
Иными словами, предполагается, что различие между группами проявляет-
ся только в средних, но не в дисперсиях.
T-test предназначен для проверки гипотезы о равенстве математиче-
ского ожидания переменной заданной величине.
Быстрый Фурье-анализ (FFT). Вызвать данную функцию и ее прило-
жения можно как при активном рабочем листе, так и при активном графи-
ческом окне.
Несколько слов о быстром Фурье-анализе (FFT): большинство слож-
ных алгоритмов цифровой обработки звука сейчас работают с частотной
информацией, в то время как в подавляющем большинстве случаев инфор-
мация представлена в виде зависимости амплитуды от времени (.wav фай-
лы). Для того, чтобы обработать информацию, приходится переводить ее в
частотный вид, обрабатывать, а затем переводить обратно. Сама обработка
Страницы
- « первая
- ‹ предыдущая
- …
- 27
- 28
- 29
- 30
- 31
- …
- следующая ›
- последняя »
